Dolphin API क्विकस्टार्ट गाइड

प्रमाणीकरण: Bearer टोकन

प्रमाणीकरण एक Bearer टोकन की आवश्यकता होती है जिसे Authorization हेडर।

डैशबोर्ड से कुंजी प्राप्त करें या ट्रायल क्रेडिट का उपयोग करें। पहचान साबित करने के लिए हर अनुरोध में इस हेडर शामिल होना चाहिए।

कुंजी को सुरक्षित रखें। इसे केवल विश्वसनीय सेवाओं के साथ साझा करें।

/v1/chat/completions एंडपॉइंट

यह एंडपॉइंट टेक्स्ट इनपुट प्रोसेस करता है और टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है।

रिक्वेस्ट भेजें https://api.whatisdolphin.com/v1 अपने मॉडल ID और संदेशों के साथ।

मूल इंटरैक्शन के लिए इस संरचना का उपयोग करें।

SSE के साथ स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

स्ट्रीमिंग सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) के माध्यम से रियल-टाइम टोकन डिलीवरी की अनुमति देता है।

सेट करें stream अपने अनुरोध पैलोड में true पर सेट करें।

चंक्स को आने पर ही पार्स करें ताकि एक निरंतर आउटपुट बनाया जा सके।

फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड

फंक्शन कॉलिंग मॉडल्स को आपके निर्देशों के आधार पर टूल्स निष्पादित करने देता है।

संरचित डेटा के लिए कठोर स्कीमा अनुपालन लागू करने के लिए JSON मोड का उपयोग करें।

अनुरोध में टूल्स परिभाषित करें ताकि मॉडल के व्यवहार को निर्देशित किया जा सके।

संदर्भ विंडो और टोकन सीमाएँ

संदर्भ विंडो कुल 100,000 टोकन तक समर्थित है।

आउटपुट सीमाएं भिन्न होती हैं: सेट करें max_tokens नियंत्रण के लिए, अन्यथा 2,048 टोकन पर डिफ़ॉल्ट रखें।

अनुकूल प्रदर्शन के लिए सीमाओं के भीतर रहने के लिए इनपुट लंबाई का प्रबंधन करें।

रेट लिमिट्स और एरर हैंडलिंग

रेट लिमिट्स प्रति कुंजी 300 अनुरोध प्रति मिनट की अनुमति देते हैं।

अमान्य कुंजियों के लिए 401 त्रुटियां और दर सीमाओं के लिए 429 त्रुटियां हैं।

उच्च वॉल्यूम के दौरान सेवा विघटन से बचने के लिए उपयोग की निगरानी करें।

cURL

Copycurl https://api.whatisdolphin.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Define what a dolphin is in two lines."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.whatisdolphin.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.whatisdolphin.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

स्ट्रीमिंग

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)